نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

تحلیل حساسیت و ارزیابی مدل AquaCrop در شبیه سازی عملکرد و زیست‌توده گیاه جو و تعیین تاریخ کشت مناسب در منطقه سیستان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه زابل
2 دانشیار گروه مهندسی اب دانشگاه زابل
3 کارشناس ارشد، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی سیستان، زابل، ایران.
10.22125/iwe.2026.559853.1909
چکیده
این تحقیق به ارزیابی مدلAquaCrop برای شبیه‌سازی عملکرد دانه و زیست‌توده گیاه جو در منطقه سیستان، با توجه به محدودیت‌های منابع آبی و شرایط اقلیمی مختلف می‌پردازد. برای انجام کار از داده‌های چهار مزرعه در شهرستان‌های زهک و هیرمند (مرکز تحقیقات، خواجه احمد، زورآباد و ده‌لاغری) طی دو سال زراعی 1403-1402 و 1404-1403 استفاده شد و سه سناریو تاریخ کاشت (زودهنگام (15 آبان)، میانه‌فصل (15 آذر) و دیرهنگام (15 دی)) و سه حالت آبیاری (آبیاری کامل، ۲۵٪ کم‌آبیاری و ۵۰٪ کم‌آبیاری) در نظر گرفته شد. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان داد که مدل AquaCrop قادر است عملکرد دانه و زیست‌توده را با دقت بالایی پیش‌بینی کند. در مرحله واسنجی، مقادیر R² برای عملکرد دانه و زیست‌توده بین 96/0 تا 97/0 و در مرحله صحت‌سنجی، برای عملکرد بین 94/0 تا 98/0 و برای زیست‌توده بین 9/0 تا 92/0 متغیر بود. مقادیر بالای صریب تبیین و مقادیر پایین آماره‌های خطا نشان داد مدل توانسته است با دقت بالا عملکرد دانه و زیست‌توده را شبیه‌سازی کند. تحلیل حساسیت مدل نشان داد که پارامترهای ضریب گیاهی تعرق (Kc)، بهره‌وری نرمال‌شده آب (WP*) و شاخص برداشت مرجع (HIo) بیشترین حساسیت را در مدل دارند. همچنین، نتایج سناریوهای آبیاری و تاریخ کاشت نشان داد که در سال‌های مرطوب، کاهش ۲۵ درصدی آبیاری، باعث کاهش 5 تا 7 درصد، در سال‌های نرمال، کاهش آبیاری به ۲۵٪ و ۵۰٪ منجر به کاهش ۱۳ تا ۲۰ درصدی عملکرد و در سال‌های خشک، کاهش ۲۵٪ تا ۵۰٪ آبیاری باعث کاهش ۴۵ تا ۴۸ درصدی عملکرد دانه شد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Sensitivity Analysis and Evaluation of AquaCrop Model in Simulating Barley Yield and Biomass and Determining Appropriate Planting Date in Sistan Region

نویسندگان English

masoud shahraki 1
piri piri 2
hadi galavi 1
Zohreh Hashemi 3
1 university of zabol
2 faculty member of university of zabol
3 Phd,, Sistan Agricultural and Natural Resources Research Center, Zabol, Iran.
چکیده English

This study evaluates the AquaCrop model for simulating grain yield and biomass of barley in the Sistan region, considering water resource limitations and varying climatic conditions. Data from four farms in the Zahak and Hirmand counties (Research Center, Khwaja Ahmad, Zurabad, and Deh-Laghari) were used over two cropping seasons (2023–2024 and 2024–2025). Three planting date scenarios—early (November 6), mid-season (December 6), and late (January 5)—and three irrigation levels (full irrigation, 25% deficit irrigation, and 50% deficit irrigation) were considered. Simulation results showed that the AquaCrop model can predict grain yield and biomass with high accuracy. During calibration, the R² values for grain yield and biomass ranged from 0.96 to 0.97, and during validation, R² ranged from 0.94 to 0.98 for grain yield and from 0.90 to 0.92 for biomass. The high coefficients of determination and low error statistics indicated that the model successfully simulated grain yield and biomass with strong accuracy. The sensitivity analysis indicated that canopy transpiration coefficient (Kc), normalized water productivity (WP*), and reference harvest index (HIo) were the most influential parameters in the model. Furthermore, the irrigation and planting date scenarios showed that in wet years, a 25% reduction in irrigation decreased yield by 5–7%. In normal years, reducing irrigation by 25% and 50% led to a 13–20% reduction in yield, and in dry years, a 25–50% reduction in irrigation caused a 45–48% decrease in grain yield.

کلیدواژه‌ها English

Normalized Water Productivity (WP*)
Maximum Crop Transpiration Coefficient
Canopy Cover Coefficient
Crop Modeling
هاشمی، ز.، سودائی زاده، م.، و ح.، مختاری. 2022. بررسی رابطة دمای سطح زمین با پوشش گیاهی و رطوبت سطحی در کاربری‌های اراضی منطقة زهک دشت سیستان با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای لندست. نشریه سنجش از دور و GIS ایران, 14(1): 42-21.
ابراهیمی­پاک، ن.، اگدرنژاد، ا.، و د.، خدادادی دهکردی. 1397. ارزیابی مدل AquaCrop در شبیه­سازی عملکرد ذرت تحت تیمارهای کم­آبیاری و کاربرد سطوح مختلف سوپرجاذب. مهندسی آبیاری و آب. 31(8):184-166.
شرفی، م.، بهمنش، ج.، رضاوردی­نژاد، د.، و س.، صمدیان­فرد. 1403. ارزیابی و مقایسه مدل AquaCrop و مدل­های هوشمند جهت پیش­بینی عملکرد گندم (مطالعه موردی: شهرستان­های میاندوآب و مهاباد). دانش آب و خاک، 34(1):18-1.
نورمحمدی، ق.، سیادت، آ. و ع.، کاشانی. 1384. کاشت گیاهان. انتشارات دانشگاه شهید چمران اهواز، 446 صفحه.
غریبوند نوترکی، ج.،، پیری، ح.، حقیقت­جو، پ.، و ا.، ناصرین. 1404. تحلیل حساسیت مدل اکوکراپ تحت تنش­های شوری و آبی درآبیاری قطره­ای تیپ در گیاه کینوا. پژوهش­های حفاظت آب و خاک، 32(2): 120-99.
پیری، ح.، انصاری، ح.، و م.، پارسا. 1396. اثر شوری و مقدار آب آبیاری بر عملکرد سورگوم علوفه‌ای در دشت سیستان. پژوهش آب در کشاورزی, 31(1): 13-28.
توراج زاده، ا.، پیری، ح.،و م.،  براتی. 1403. تحلیل حساسیت و ارزیابی مدل اکوکراپ در شبیه سازی بهره­­وری مصرف آب و عملکرد کینوا تحت مدیریت­های مختلف مقدار و شوری آب آبیاری و کاربرد بیوچار و نانوبیوچار. پژوهش­های حفاظت آب و خاک، 31(1):25-1.
بهمنش، ا.، اگدرنژاد، ا.، اصلان، ا.، سپهری، س.، و س.، سالومه. ‏1400. تحلیل حساسیت پارامترهای رشدی گلرنگ در مدل AquaCrop با مدیریت‌های مختلف آبیاری. نشریه آبیاری و زهکشی ایران، 15(3): 623-611.
جرعه‌نوش، م.، اگدرنژاد، ا.، اصلان، ا.، شاهرخ‌نیا، م.، و ن. ع.، ابراهیمی‌پاک. ‏1403. ارزیابی مدل AquaCrop برای شبیه‌سازی عملکرد گیاه گندم تحت سناریوهای مختلف مدیریت زراعی در قزوین. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 4(2): 16-1.
عسکری­دهنو، ص.، پیری، ح.، و ف.، حسن­پور. 1404. ارزیابی کارایی و تحلیل حساسیت مدل آکواکراپ در شبیه سازی عملکرد و بهره­وری
مصرف آب فلفل دلمه تحت تنش شوری و کم­آبیاری. مهندسی آبیاری و آب ایران. 59(15):71-39.
 
Abi Saab, M. T., Todorovic, M., and R., Albrizio. 2015. Comparing AquaCrop and CropSyst models in simulating barley growth and yield under different water and nitrogen regimes: Does calibration year influence the performance of crop growth models? Agricultural Water Management, 147: 21–33. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2014.08.001
Amiri, E., Bahrani, A., Khorsand, A., and Haghjoo, M. 2016. Evaluating AquaCrop model performance to predict grain yield and wheat biomass under water stress. Water and Soil Knowledge, 25(4/2): 217–229. [In Persian]
Hellal, F., Mansour, H., Abdel-Hady, M., El-Sayed, S., and Abdelly, C. 2019. Assessment water productivity of barley varieties under water stress by AquaCrop model. AIMS Agriculture & Food, 4(3.
Duncan, K., and Nobert, J. 2015. Assessment of the impact of climate change and adaptation strategies on maize production in Uganda. Physics and Chemistry of the Earth, 93: 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.pce.2015.09.005
Wu, H., Yue, Q., Guo, P., Xu, X., and Huang, X. 2022. Improving the AquaCrop model to achieve direct simulation of evapotranspiration under nitrogen stress and joint simulation–optimization of irrigation and fertilizer schedules. Agricultural Water Management, 266: 107599. https://dx.doi.org/10.1016/j.agwat.2018.01.030
Tuttolomondo, T., and Labell, S. 2008. Simulation of the effects of climate change on barley yield in rural Italy. FAO Website. www.fao.org
Salemi, H., Mohd Soom, M. A., Lee, T. S., Mousavi, S. F., Ganji, A., and Kamil Yusoff, M. 2011. Application of AquaCrop model in deficit irrigation management of winter wheat in arid region. African Journal of Agricultural Research, 6(10): 2204–2215.
Khoshsirat, A. M., Najarchi, M., Jafarinia, R., and Mokhtari, S. 2022. Sensitivity analysis and determination of the optimal level of water use efficiency for winter wheat and barley under different irrigation scenarios using the AquaCrop model in arid and semiarid climatic conditions (Case Study: Dehloran Plain, Iran). Water, 14(21): 3455.
Qian, Y., Zhu, Y., Ye, M., Huang, J., and Wu, J. 2021. Experiment and numerical simulation for designing layout parameters of subsurface drainage pipes in arid agricultural areas. Agricultural Water Management, 243: 106455.
Zhang, C., Xie, Z., Wang, Q., Tang, M., Feng, S., and Cai, H. 2022. AquaCrop modeling to explore optimal irrigation of winter wheat for improving grain yield and water productivity. Agricultural Water Management, 266: 107580.